AI를 PCB 등급 및 분류에 적용하는 프로세서

IRT는 인쇄 회로 기판의 고화질 사진을 캡처하여 AI 기반 소프트웨어가 이를 귀금속 함량별로 분류하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다. | IRT 제공

Integrated Recycling Technologies는 스크랩 회로 기판을 배송하기 전에 신속하게 분류하고 가격을 책정하는 공급업체를 위한 AI 기반 앱을 개발하고 있습니다. 이 소프트웨어는 또한 회사 자체의 로봇 회로 기판 분류 시스템에도 전력을 공급할 것입니다.

이 기능은 가격 투명성을 제공하고 통합 재활용 기술(IRT)이 채우기 어려운 인쇄 회로 기판(PCB) 분류 작업에서 인력 요구를 줄이는 데 도움이 됩니다.

"공급업체가 원할 때마다 정보를 확보하고 분류기 또는 공급업체를 교육할 수 있는 능력은 전체 업계에 정말 도움이 될 것이라고 생각합니다."라고 St. Louis의 CEO인 Steve Budd는 말했습니다. 미네소타주에 본사를 둔 e-scrap 회사인 Cloud는 인터뷰에서 E-Scrap News에 말했습니다.

이 프로젝트는 고급 비전 시스템, 딥 러닝 소프트웨어 및 로봇 공학을 위한 새로운 애플리케이션이지만 기술 자체는 완전히 새로운 것은 아닙니다. 도로변 재활용품 분류 시설, 플라스틱 회수업체, 심지어 전자 스크랩 재활용 회사에서도 AI 기반 로봇을 사용하여 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 스크랩을 식별하고 신속하게 분류해 왔습니다.

그러나 IRT가 작업하고 있는 시스템은 알루미늄, 강철, 회로 기판, 플라스틱 등 유형별로 재료를 정렬하지 않습니다. 금 함량을 기준으로 재료가 적합한 PCB 카테고리 53개를 신속하게 결정하고 결과를 알려줍니다. Budd는 현재 가격을 제공한다고 설명했습니다.

Budd는 전 세계 제련소에 배송할 PCB를 조달하고 준비하는 IRT가 약 10년 동안 야금 연구실을 운영해 왔다고 설명했습니다. 이 회사에는 현재 화재 분석에만 전념하는 두 명의 정규 실험실 기술자가 있습니다. 한편, 회사는 재료를 가공한 후 정유업체로부터 금속 함량 보고서를 받습니다.

결과적으로 IRT는 다양한 유형의 PCB의 금속 함량에 대한 풍부한 정보를 보유하고 있습니다. 금, 은, 팔라듐 및 구리 함량에 대한 데이터가 포함된 약 6,500개의 다양한 보드 분석이 있습니다. IRT는 이러한 분석을 53가지 범주 중 하나로 분류했으며, 각 범주는 금 함량을 기준으로 했습니다. 각 카테고리 사이에는 약 0.5온스의 차이가 있습니다.

한편, IRT는 다른 회사와 마찬가지로 특정 직위에 대한 직원을 찾는 데 어려움을 겪고 있다고 Budd는 말했습니다. 그는 작년에 노동 시장에 관한 E-Scrap News 기사에서 이러한 상황을 설명했습니다. 매출이 진정됐음에도 불구하고 IRT는 사람들에게 PCB 분류 방법을 지속적으로 교육하고 있습니다.

Budd는 "우리는 '이 프로세스를 자동화하자'고 생각하기 시작했습니다."라고 말했습니다.

이 프로젝트는 2022년 6월에 시작되었습니다. IRT는 고화질 카메라, 얼굴 인식 소프트웨어 및 딥 러닝 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 외부 엔지니어 팀의 도움을 받아 등급 및 평가를 자동화하는 시스템을 개발하고 있다고 그는 말했습니다.

시스템을 교육하기 위해 IRT는 시설에서 PCB 사진을 촬영해 소프트웨어가 보드 간의 차이점을 더 잘 인식할 수 있도록 했다고 Budd는 말했습니다.

IRT의 영업 및 마케팅 담당 부사장인 Tony Celt는 "이미징 작업은 시설로 들어오는 모든 PCB를 담당하는 회사의 품질 관리 관리자인 Josh Stangler가 감독합니다"라고 말했습니다.

Celt는 "그는 우리 실험실 결과를 사용하고 있으며 자신이 업로드하는 특정 카테고리에 대한 시스템에 보드를 직접 공급합니다"라고 설명했습니다. "이것은 딥러닝 프로세스의 첫 번째 단계입니다. 이 단계가 완료되면 로봇과 그 기술이 그 자리를 대신하게 될 것입니다."

Budd는 시스템이 현재 보드의 일련 번호 및 칩 유형과 같은 데이터를 포함하여 보드의 카테고리를 결정하기 위해 보드의 75가지 특성을 식별할 수 있다고 말했습니다. 더 많은 이미지가 업로드될수록 딥 러닝 기능은 보드 등급을 매기기 위해 분석되는 다양한 특성을 증가시킵니다.

Budd는 "딥 러닝이 정말 기대됩니다."라고 말했습니다. "나는 그것에 대해 많이 알지 못합니다. 하지만 내가 아는 것은 그것이 점점 더 좋아지고 있다는 것입니다. 지속적으로 개선될 것입니다."